毫米波通信定位一体化自组网资源分配技术

毫米波通信链路具有低延迟、高速率和高定向性的特点,能够实现高速率自组网通信和高精度节点定位。在通信定位一体化背景下,研究了毫米波自组网中的多用户资源分配问题。系统采用基于正交频分多址(OFDMA)的多用户通信定位一体化框架,推导了基于位置估计误差界(PEB)和方位估计误差界(OEB)的多用户定位性能准则和基于数据速率的通信准则,建立了时域和频域的资源分配优化问题模型,在保障链路通信速率的前提下,最优化用户的定位性能指标。为了求解上述混合整数非线性规划问题,引入广义Benders分解算法,将优化问题分解为主问题和子问题进行迭代求解,得到有效的资源分配结果,最后通过仿真验证了资源分配对定位与通信性能的影响以及算法的有效性。     

毫米波通信定位一体化自组网资源分配技术

毫米波通信链路具有低延迟、高速率和高定向性的特点,能够实现高速率自组网通信和高精度节点定位。在通信定位一体化背景下,研究了毫米波自组网中的多用户资源分配问题。系统采用基于正交频分多址(OFDMA)的多用户通信定位一体化框架,推导了基于位置估计误差界(PEB)和方位估计误差界(OEB)的多用户定位性能准则和基于数据速率的通信准则,建立了时域和频域的资源分配优化问题模型,在保障链路通信速率的前提下,最优化用户的定位性能指标。为了求解上述混合整数非线性规划问题,引入广义Benders分解算法,将优化问题分解为主问题和子问题进行迭代求解,得到有效的资源分配结果,最后通过仿真验证了资源分配对定位与通信性能的影响以及算法的有效性。     

基于遗传算法的测站资源优化分配方法研究

针对测站级测控资源分配中存在的测控任务冲突问题,根据资源分配的一般原则及最优准则,建立资源分配优化模型,利用遗传算法给出该模型的求解方法及步骤。通过实例分析,证明该方法用于解决资源分配问题行之有效。     

基于TOPSIS算法的数据中继任务动态优先级设置方法

针对中继卫星系统资源分配中的数据中继任务优先级设置问题开展研究,提出动态优先级评价方法,打破现有基于预设固化时段完成冲突消解的任务规划模式.综合考虑用户、需求,以及任务重要性等因素,建立任务优先级两级评价指标体系.其中,刚性优先级用于度量资源申请的必要性,柔性优先级用于维护资源分配的公平性,同时促进资源使用的合理性.详细列举了各项指标的量化模型,给出了柔性指标综合计算算法.在实验分析中,通过大量数据统计,测试了所提方法的可行性和有效性.     

自动生产控制过程中的动态再调度技术

为解决自动生产系统的运行调度和资源分配问题，提出一种将静态调度、资源分配和动态运行控制相结合的动态再调度方法，并结合具体系统的特性论述采用该方法的特点及实施过程。     

航天测控资源统一分配的多维遗传算法

对于航天器测控资源分配这一类时间窗受限的约束满足问题,国内外已有许多应用遗传算法的研究并取得了较好的成果。目前的研究主要针对的是低轨道航天器这类可见弧段较短、全弧段跟踪的问题,对于地球同步以及高轨道航天器这一类长弧段可见、非全弧段跟踪的资源分配问题,相关的应用研究较少。针对高低轨航天器测控资源统一分配问题的特点,经过对标准遗传算法的扩展,设计了一种能够描述高、低轨道航天器资源分配问题的多维编码方法,定义了相应的交叉算子、变异算子等算法要素,从而建立了一种能够解决航天测控资源统一分配问题的多维遗传算法。仿真计算表明,该算法能够有效解决目前我国航天测控网面临的"一网多星"管理模式下,高低轨航天器统一管理、统一分配测控资源的问题。     

基于改进DQN的复合模式在轨服务资源分配

针对开展在轨服务前的资源分配非线性多目标优化问题，构建复合服务模式下的在轨资源分配模型，基于对DQN （Deep Q-Network）方法的收敛性和稳定性改进，提出了一种在轨服务资源分配方法。该方法能够应对同时包含"一对多""多对一"的复合服务模式，并在满足预期成功率的前提下优先分配重要服务对象，兼顾资源分配综合效益和总体能耗效率，达到了以期望成功率、较少资源投入尽快完成任务的综合目标。仿真实验表明，改进DQN方法能够在任务执行前依据服务对象重要程度自主分配航天器资源，收敛速度快、训练误差低，在分配效益和总体能耗的优化方面具有明显的比较优势。     

多目标决策的交互式maximin方法及其在资源分配中的应用

多目标决策的交互式ｍａｘｉｍｉｎ方法一直没有解决如何根据决策者的愿望（特别是变化了的愿望）调整满意解。本文研究了调整原理,调整过程中所要调整的参数具有明确的实际意义。将交互式ｍａｘｉｍｉｎ方法应用到资源分配问题,建立了资源分配的多目标决策模型,并设计了系统分解协调的求解方法。     

基于改进烟花算法的资源分配

资源分配问题作为一个NP-Hard问题,在云计算、无线电、卫星调度、多无人机协同作业等领域皆有研究需求,是一个共性的数学问题。烟花算法作为一种智能优化算法,具有求解大规模资源分配问题的能力,但也存在求解精度低等问题。为了提高传统烟花算法的计算效率和全局寻优能力,提出一种改进烟花算法,用遗传算法中的变异算子替代高斯变异操作,并增加模拟退火流程。最后在多无人机协同作业任务分配数学模型上进行仿真验证,实验结果表明在收敛速度以及计算精度方面,该算法均优于其余3种烟花算法。     

民用飞机综合模块化航电系统分区和资源分配的研究

对比航电传统系统架构,分析了综合模块化航电系统(Integrated Modular Avionics,简称IMA)架构的优点;针对IMA系统功能的高集成度带来的资源分配难度和安全性要求,提出了IMA系统分区和资源分配策略,并给出了具体方法,对民用飞机IMA系统设计具有一定的指导意义和实用价值。     

Tracking of Spawning Targets with Multiple Finite Resolution Sensors

In this paper the problem of tracking multiple spawning targets with multiple finite-resolution sensors is considered and a new algorithm for measurement-to-track association with possibly unresolved measurements is presented. The goal is to initialize new tracks of spawned targets before they are resolved from the mother platform so that one has the ability to carry out early discrimination when they become resolved. The multiple scan data association problem is first formulated as a multidimensional assignment problem with explicit new constraints for the unresolved measurements. Then the top M hypotheses tracking (TMHT) is presented where the state estimates and their covariances are modified based on the M best hypotheses through the assignment solutions. A modification to the assignment problem is developed that leads to a linear programming (LP) where the optimal solution can be a noninteger in [0,1]. The fractional optimal solution is interpreted as (pseudo) probabilities over the N - 1 frame sliding window. The best hard (binary) decision assignment solution and the M best via TMHT are compared with the soft decision solution for 2-D tracking scenarios with various sensor configurations. Based on the simulation results, the soft assignment approach has better track maintenance capability than the single best hard assignment and a performance nearly as good as the TMHT. Its computational load is slightly higher than the single best hard assignment but much lighter than TMHT.     

Optimal m-ary data fusion with distributed sensors

An optimal data fusion rule is derived for an m-ary detection problem. Each detector determines a local decision using a local decision rule and transmits the local decision to the fusion center. Considering the reliability of local detectors, local decisions are combined to produce the final decision. In this study, based upon the maximum posterior probability concept, optimal decision rules for m-ary detection problems are proposed for the local detector and the data fusion center     

通信约束下异构多无人机任务分配方法

针对异构多无人机协同执行侦察和打击任务中,存在通信距离、时间延迟等约束条件下的局部任务分配问题,提出了一种基于合同网的分布式多无人机任务分配方法。首先建立了异构集群发现新目标时的局部任务分配问题模型,设计了局部无人机通信网络中的信息一致性算法,实现了任务分配过程中任务发布阶段各无人机的冲突消解。设计了任务分配过程中的联盟构建和无人机资源管理方法,使联盟中各无人机能够以更加平衡的方式消耗资源。仿真结果表明,该方法能够解决通信约束下,异构多无人机执行察打任务时,所触发的针对目标打击任务的任务分配问题,且能够获得最大的系统效能。     

中国台湾多种外币最佳存量控制研究

外汇交易银行的外币抛补策略,是根据各外汇交易银行的外币买、卖汇单形成的长、短头寸及最佳持有头寸来决定抛补动作的。当外币存量呈现短头寸或偏离最佳持有头寸时,外汇交易银行将透过外币的买汇单进行补货,使其回归最佳持有头寸。因此,在修改Ha-midi和Bell构建的单一货币存量模式基础,并选取台湾某商业银行一地区性分行为研究对象,建构在存货总成本最小考虑下的最佳外汇存量模型,以解决外汇交易银行多种外币的最佳采购量问题。另外,以ARMA-GARCH模型来进行外币汇率的预测,以更合理地衡量以台币(新台币)为准的外币持有总量。最后,以Evolver 4.0软件包,进行基因算法(Genetic Algorithm)的运算,在最小存量总成本的考虑下,求出此存量模型的最佳采购量。     

A hybrid genetic approach for airborne sensor vehicle routing in real-time reconnaissance missions

Past initiatives to address surveillance and reconnaissance mission planning mainly focused on low-level control aspects such as real-time path planning and collision avoidance algorithms in limited environment. However, few efforts have been spent on high-level real-time task allocation. It is believed that automated decision capabilities supporting real-time resource allocation for sensor control and interactions might significantly reduce user workload, focusing attention on alternate tasks and objectives while assigning hard computational tasks to artificial agents. In this paper, we propose a new hybrid genetic algorithm to solve the dynamic vehicle routing problem with time windows, in which a group of airborne sensors are engaged in a reconnaissance mission evolving in a dynamic uncertain environment involving known and unknown targets/threats. In that context, visiting a target may consist in carrying out a collection of subtasks such as search, detect, recognize and confirm suspected targets, discover and confirm new ones. The approach consists in concurrently evolving two populations of solutions to minimize total travel time and temporal constraint violation using genetic operators combining variations of key concepts inspired from routing techniques and search strategies. A least commitment principle in servicing scheduled customers is also exploited to potentially improve solution quality.     

一种基于蒙特卡洛模拟的航空公司机票超售数量确定方法

针对以往航空公司座位超售模型方法较为粗略,确定的超售数量偏大这一问题,通过蒙特卡洛模拟的计算机仿真方法对机票超售展开研究.首先,改进了运筹学中"报童问题"的数学模型,细化了目标函数中的成本,将机票超售的成本确定为超售机票过多产生的赔偿成本和过少产生的虚耗成本两部分.在约束条件方面,由于以往的经典方法给出的超售数量偏大,...     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。